三個難點

　　與棋類運動和電腦游戲不同，在機器人運動控制領(lǐng)域運用增強學(xué)習(xí)方法主要有以下三個難點：

　　“高”，即狀態(tài)和行為維數(shù)高。比如讓機器人為我們端杯水，需要增強學(xué)習(xí)算法提供如下的最優(yōu)運動控制策略：憑借具有深度、魚眼和普通圖像拍攝功能的實感TM攝像頭獲得圖像，分析出人和杯子的方向、距離、姿態(tài)以及人的表情，并通過聽覺獲得人發(fā)出命令的方位和急促程度，從而控制機器人（機械腿或底盤）走到人的面前；借助機器人手獲得重量、溫度、滑動信息，依據(jù)人手的方位控制機器人手臂和手指各關(guān)節(jié)的實時角度。這個過程所涉及的狀態(tài)和行為的維數(shù)以百萬計，而對每個狀態(tài)行為進行價值（如人的滿意度）計算也非常困難。

　　“大”，即狀態(tài)信息誤差大。棋類運動中的狀態(tài)（盤面）信息完全準(zhǔn)確，但機器人所面對的狀態(tài)信息，大多存在明顯誤差。如在遞水這個場景中，我們所獲得的人和杯子的方向、距離、姿態(tài)以及人的表情、動作信息都存在誤差。誤差可能是由機械振動或機器人運動等因素造成，也可能是因為傳感器精度不夠高，存在噪聲，亦或是由于算法不夠精確。這些誤差都增加了增強學(xué)習(xí)的難度。

　　“少”，即樣本量少。不同于人臉等圖像識別任務(wù)中動輒百萬的訓(xùn)練樣本，機器人增強學(xué)習(xí)可獲得的樣本數(shù)量少、成本高，主要原因是：機器人在運動過程中可能出現(xiàn)疲勞和損壞，還可能會對目標(biāo)物或環(huán)境造成破壞；機器人的參數(shù)在運動中會發(fā)生改變；機器人運動需要一定的時間；很多機器人學(xué)習(xí)任務(wù)需要人的參與配合（如上述遞水場景中需要有人接水）。這些都使得獲得大量訓(xùn)練樣本十分困難。

　　三種解決方法

　　面對上述困難，我們難道就無計可施了嗎？當(dāng)然不是，科學(xué)家們提出了一整套解決問題的思路，主要有如下三點：

　　一個融合了“虛、先、近”三種策略的機器人運動控制增強學(xué)習(xí)框架

　　“虛”，即采用虛實結(jié)合的技術(shù)。我們可以通過程序虛擬出環(huán)境讓機器人進行預(yù)訓(xùn)練，以克服實際采樣過程中可能出現(xiàn)的種種難題。虛擬軟件不但能模擬機器人的完整運動特性，如有幾個關(guān)節(jié)、每個關(guān)節(jié)能如何運動等，還能模擬機器人和環(huán)境作用的物理模型，如重力、壓力、摩擦力等。機器人可以在虛擬環(huán)境中先進行增強學(xué)習(xí)的訓(xùn)練，直到訓(xùn)練基本成功再在實際環(huán)境中進一步學(xué)習(xí)。虛實結(jié)合的增強學(xué)習(xí)主要面臨兩個挑戰(zhàn)。一個是如何保證虛擬環(huán)境中的學(xué)習(xí)結(jié)果在實際中仍然有效。面對這一難題，我們可以對虛擬環(huán)境與實際環(huán)境中的差別進行隨機性的建模，在虛擬環(huán)境中訓(xùn)練時引入一些噪聲。另一個挑戰(zhàn)是如何實時獲得外部環(huán)境和目標(biāo)的虛擬模型，最新的深度攝像頭可以幫助我們解決這個問題。

　　“先”，即先驗知識。引入先驗知識可以大幅降低增強學(xué)習(xí)優(yōu)化的難度。先驗知識有很多種，但對于機器人而言，獲得先驗知識比較有效的途徑是“學(xué)徒學(xué)習(xí)”，即讓機器人模仿人的示教動作，再在應(yīng)用中通過增強學(xué)習(xí)優(yōu)化。由于機器人運動所面臨的狀態(tài)維數(shù)極高，通過手工輸入知識非常困難，而人做示范則較為方便，還降低了先驗知識引入的門檻，不太了解機器人技術(shù)的人也可以進行。示教主要有三類方法：一是由人拖動機器手做動作；二是使用專門的運動捕捉設(shè)備獲得人的動作；三是直接使用深度攝像頭獲取人的動作。從長遠看，第三種方法會成為以后的發(fā)展趨勢。

　　“近”，即近似。由于機器人運動控制的狀態(tài)維數(shù)高、樣本少且存在誤差，所以將維數(shù)高的狀態(tài)近似為不丟失主要信息又能增加可訓(xùn)練性的函數(shù)就成為一項重要的選擇。使用近似方法提高增強學(xué)習(xí)算法性能的一大熱點就是將深度學(xué)習(xí)技術(shù)與增強學(xué)習(xí)相結(jié)合所形成的深度增強學(xué)習(xí)技術(shù)，此技術(shù)直接將機器人的狀態(tài)（如傳感器和關(guān)節(jié)狀態(tài)輸入）通過高層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射為機器人的動作輸出，大大提高了機器人基于增強學(xué)習(xí)進行運動控制的性能。該技術(shù)在近兩年來取得了突破性的進展。

　　上述解決方法為增強學(xué)習(xí)在機器人動作控制領(lǐng)域的應(yīng)用打開了大門，成為機器人研究的重要方向之一，但目前還存在許多實際難題亟待解決?？蒲腥藛T正在對深度增強學(xué)習(xí)、學(xué)徒學(xué)習(xí)（模仿學(xué)習(xí)）和虛實結(jié)合學(xué)習(xí)方面進行一系列探索。